מנכ"ל Nvidia מבקר את גרמניה: עד כמה חמורה האזהרה מפני פיגור טכנולוגי? – תמונה יצירתית בנושא, עם בינה מלאכותית: Xpert.Digital
גרמניה לא גמורה מבחינה טכנולוגית - אבל היתרון שלה נרקב בבטלה
בינה מלאכותית ותעשייה: מדוע גרמניה צריכה לנוע מהר יותר מידיע ליצירת ערך
ינסן הואנג, מנכ"ל יצרנית שבבי הבינה המלאכותית Nvidia, מספק הערכה נוקבת של גרמניה: המדינה נפלה רחוק מבחינה טכנולוגית. הצהרה זו נוקבת ומגיעה מיזם שבעצמו מרוויח מהפריחה העולמית של הבינה המלאכותית. עם זאת, היא פוגעת בעצב. לגרמניה עדיין יש בסיס תעשייתי חזק, מחקר בעל ביצועים גבוהים ומומחיות טכנית נרחבת. יחד עם זאת, לעתים קרובות היא איטית מדי לתרגם זאת למוצרים דיגיטליים מצליחים, עסקים ניתנים להרחבה ורווחי פרודוקטיביות מדידים. הפער עם מתחרים בינלאומיים הולך וגדל, במיוחד בתחומי הבינה המלאכותית, תוכנה, הון צמיחה ותשתיות דיגיטליות.
אין זה אומר שגרמניה גמורה מבחינה טכנולוגית. במקום זאת, המדינה ניצבת בפני השאלה כיצד לשלב את חוזקותיה התעשייתיות עם טכנולוגיות דיגיטליות חדשות - למשל, בתחום הרובוטיקה, ייצור אוטומטי, ומה שנקרא בינה מלאכותית פיזית. שיתוף פעולה עם Nvidia ושותפים תעשייתיים גרמנים יכול לעזור, אך הוא טומן בחובו גם סיכונים, כגון תלות חדשה בספקים בודדים. לכן, הגורם המכריע אינו להשקיע כמה שיותר מהר ככל האפשר, אלא להפוך באופן אמין מחקר ופרויקטים פיילוט ליישומים פרודוקטיביים. אזהרתו של הואנג אינה פסק דין סופי על עתידה של גרמניה, אך זוהי סיבה לבחון ברצינות את קצב היישום של המדינה עצמה.
לא המחשבה היא שמשתקת את גרמניה, אלא חוסר היכולת להפוך במהירות ידע לערך מוסף
ביקורתו החדה באופן יוצא דופן של מנכ"ל אנבידיה, ינסן הואנג, נוגעת בעצב גס בכלכלה הגרמנית, אך ההכללות הגורפות שלה מוגזמות. גרמניה אינה חסרת חשיבות טכנולוגית וגם לא מפגרת מאחור באופן כללי. המדינה ממשיכה להחזיק בבסיס תעשייתי רחב במיוחד, חברות תחרותיות ברמה עולמית, מוסדות מחקר בעלי ביצועים גבוהים, שפע של מומחיות הנדסית וצפיפות גבוהה של מתקני ייצור אוטומטיים. בשנת 2025, 24,476 בקשות פטנט אירופיות מקורן בגרמניה, תוך שמירה על מעמדה המוביל באירופה. עם 449 רובוטים תעשייתיים לכל 10,000 עובדים במגזר הייצור, גרמניה מתגאה גם בצפיפות הרובוטים הגבוהה ביותר באירופה ואחת הגבוהות בעולם.
אף על פי כן, יש להתייחס ברצינות לאזהרתו של הואנג מנקודת מבט כלכלית. הבעיה של גרמניה טמונה פחות בחוסר מוחלט בטכנולוגיה ויותר בפער ההולך וגדל בין יכולת מדעית וטכנולוגית לבין יישומה היעיל בשוק. חברות רבות מחזיקות במומחיות מתקדמת בהנדסת מכונות, אוטומציה, חומרים, טכנולוגיית חיישנים, תכנון ייצור ובקרת איכות תעשייתית. עם זאת, כשמדובר בפלטפורמות ענן, תוכנה ניתנת להרחבה, מערכות אקולוגיות של מוליכים למחצה, מודלים עסקיים דיגיטליים, מודלים של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול ומימון צמיחה בסיכון גבוה, מוקד יצירת הערך עובר יותר ויותר אל מחוץ לאירופה. השאלה המכרעת, אם כן, אינה האם גרמניה עדיין חדשנית. אלא האם היא יכולה לתרגם את יכולת החדשנות הקיימת שלה במהירות מספקת ליישומים יצרניים, חברות חדשות, פלטפורמות הניתנות לייצוא ופריון כלכלי כולל גבוה יותר.
האבחנה של הואנג מוגזמת, אך לא חסרת בסיס
ההצהרה שאחת המדינות המתקדמות ביותר מבחינה טכנולוגית נפלה מאחור בהרבה מתפקדת בתחילה כהגזמה פרובוקטיבית. היא אינה מתארת דעיכה תעשייתית מוחלטת, אלא אובדן יחסי של מעמד בטכנולוגיות דיגיטליות מרכזיות. יחסי פירושו שגרמניה יכולה לשפר את יכולותיה ועדיין לפגר אם כלכלות אחרות יגדילו את היכולות, ההשקעות והחברות שלהן מהר יותר באופן משמעותי. מנגנון זה עצמו מעצב את מרוץ הבינה המלאכותית העולמית. התקדמות טכנולוגית אינה נמדדת אך ורק על ידי האם מדינה מבצעת מחקר טוב או יכולה להציג פרויקטים פיילוט בודדים. מה שחשוב הוא כמה מהר משולבים הון, כוח מחשוב, נתונים, עובדים מיומנים ויזמות כדי ליצור מוצרים ברי שיווק.
הנתונים על מימון ממחישים את היקף הבעיה. ברחבי העולם, כ-258.7 מיליארד דולר בהון סיכון זרמו לחברות בינה מלאכותית בשנת 2025. מתוכם, כ-194 מיליארד דולר, או כ-75 אחוזים, עברו לחברות בארצות הברית. האיחוד האירופי כולו תרם כ-15.8 מיליארד דולר, או שישה אחוזים. הבדל זה אינו רק פרט פיננסי. הוא משפיע על המקום שבו מגויסים כישרונות, היכן נבנים מרכזי נתונים, היכן מאומנים מודלים חדשים, היכן פטנטים ממוסחרים, והיכן חברות צעירות מתפתחות לספקי פלטפורמות גלובליות.
עם זאת, הביקורת של הואנג מונעת גם מאינטרס אישי. אנבידיה מרוויחה כאשר ממשלות, ספקי ענן וחברות תעשייתיות רוכשות כמויות גדולות של שבבי בינה מלאכותית, טכנולוגיית רשת ותוכנה במהירות האפשרית. מנכ"ל שחברתו מוכרת את התשתית הליבה של פריחת הבינה המלאכותית אינו צופה ניטרלי של מדיניות טכנולוגיה. לכן, קריאתו לפעולה מהירה היא בו זמנית אבחון מדיניות כלכלית וגם נאום מכירות. אין בכך כדי לפסול את הביקורת, אך הדבר דורש הערכה מפוכחת יותר. מהירות רבה יותר אינה משקפת באופן אוטומטי תועלת כלכלית גדולה יותר אם השקעות מתבצעות ללא מקרי שימוש ברורים, תחרות, ממשקים פתוחים וניתוחי עלות-תועלת אמינים.
גרמניה חזקה בטכנולוגיה, אך חלשה במהירות
מנגנון החדשנות הגרמני מכוון ליסודיות, בטיחות, אמינות טכנית וקשרים תעשייתיים ארוכי טווח. מודל זה זכה להצלחה רבה במשך עשרות שנים. הוא מתאים במיוחד לתעשיות בהן תקלות יקרות או מסוכנות, מחזורי ייצור ארוכים ולקוחות מעריכים איכות אמינה. בתחומי הכימיקלים, הנדסת מכונות, הנדסת רכב, הנדסת חשמל ואוטומציה תעשייתית, יתרונות תחרותיים נובעים לעתים קרובות מאלפי שיפורים הדרגתיים. המערכת הגרמנית יכולה לפתח, לאשר, לייצר ולתמוך במוצרים פיזיים מורכבים באמצעות רשתות שירות בינלאומיות.
עם זאת, שווקים דיגיטליים לעיתים פועלים לפי היגיון שונה. ניתן להפיץ תוכנה ברחבי העולם בעלות שולית נמוכה. פלטפורמות הופכות לעשירות יותר ככל שנוספים יותר לקוחות, מפתחים ומקורות נתונים. למידה מהירה של השוק יכולה להיות חשובה יותר מעיצוב ראשוני מושלם מבחינה טכנית. בבינה מלאכותית, מודלים, כלים ותהליכים עסקיים מפותחים באופן רציף במחזורים קצרים. אלו שמגדילים את הפוטנציאל מוקדם צוברים נתונים, חוויית משתמש, שימור מפתחים והון. מערכת שמגדרת החלטות במשך שנים, מפרשת תוכניות מימון בפרטי פרטים ומטרתה למזער כל סיכון מראש, נמצאת בעמדת נחיתות מבנית בשווקים כאלה.
עובדה זו הופכת את האשמתו של הואנג בחשיבה מופרזת למובנת. עם זאת, היא נותרת חלקית. הבעיה אינה הניתוח עצמו, אלא שילוב של תהליכי אישור איטיים, אחריות מקוטעת, תנאי מימון מסובכים, תקנות לא ברורות, דיגיטציה אדמיניסטרטיבית חלשה, הון צמיחה מוגבל ותרבות ארגונית שלעתים קרובות מענישה טעויות בחומרה רבה יותר מאשר מתגמלת למידה. ה-OECD מזהה עומס אדמיניסטרטיבי גבוה, מחסור במיומנויות ומחסומי רגולציה לתחרות כמזיקים לדינמיות עסקית, חדשנות וצמיחת פריון. הבעיה, אם כן, אינה יותר מדי חשיבה, אלא חוסר ביכולת ארגונית החלטית.
הליבה התעשייתית אינה שריד, אלא יתרון הבינה המלאכותית היקר ביותר של גרמניה
גרמניה לא צריכה להמשיך במרוץ הבינה המלאכותית העולמי על ידי העתקת מודל הפלטפורמה האמריקאי. מרוץ ישיר למודל השפה האוניברסלי הגדול ביותר יהיה יקר, מסוכן, ובהתחשב בכוחן הפיננסי של תאגידים אמריקאים, יציע רק סיכויים מוגבלים להצלחה. המינוף האסטרטגי נמצא במקום זאת במקום בו מערכות דיגיטליות ופיזיות מתכנסות. זה בדיוק המקום שבו לגרמניה יש נכסים שלא ניתן לשכפל בטווח הקצר: מתקני ייצור אמיתיים, ידע בתהליכים, נתונים תעשייתיים, מכונות, מומחיות בהסמכה, ספקים מיוחדים ויחסים קרובים בין יצרנים ללקוחות עסקיים.
בינה מלאכותית פיזית כוללת מערכות התופסות את סביבתן, מקבלות החלטות ושולטות במכונות או כלי רכב. זה כולל רובוטים בעלי למידה עצמית, מערכות תחבורה אוטונומיות, תאי ייצור חכמים, תאומים דיגיטליים, בקרת איכות הנתמכת על ידי בינה מלאכותית וסביבות הדרכה מבוססות סימולציה. ביישומים אלה, מודל שפה רב עוצמה לבדו אינו מספיק. נתוני חיישנים מדויקים, הבנה פיזית, יכולת בזמן אמת, בקרה מאובטחת, ידע בתחום ושילוב איתן בתהליכים קיימים הם חיוניים. המבנה התעשייתי של גרמניה מתאים לכך באופן מהותי.
נקודת ההתחלה חזקה יותר ממה שמרמז הנרטיב של הירידה. גרמניה היא שוק הרובוטיקה הגדול ביותר באירופה, והיו בה כ-278,881 רובוטים תעשייתיים פעילים בשנת 2024. כמעט מחצית מיכולת הרובוטיקה של מערב אירופה הותקנה בגרמניה. גם תפוקת הפטנטים נותרה גבוהה, אם כי בקשות הפטנטים הגרמניות במשרד הפטנטים האירופי ירדו ב-2.2 אחוזים בשנת 2025 בהשוואה לשנה הקודמת. נתונים אלה מדגימים בו זמנית חוזק ומשמשים כאות אזהרה: לגרמניה יש משאבים טכנולוגיים משמעותיים, אך הדינמיות המתמשכת שלה אינה מובנת מאליה.
החולשה האמיתית טמונה בין פרויקט פיילוט לבין יישום נרחב
יוזמות רבות בתחום הבינה המלאכותית נמצאות כעת בעיצומן בחברות גרמניות. צוואר הבקבוק מתעורר לעתים קרובות לאחר הניסיון הראשוני. ניתן להשיק פרויקט פיילוט עם צוות קטן, נתונים מוגבלים ותקציב בר ניהול. עם זאת, לשימוש פרודוקטיבי נדרשת גישה סטנדרטית לנתונים, אבטחת IT, אחריות תפעולית, הכשרה, שינויי תהליכים, ממשקים למערכות מדור קודם ויעדים כלכליים מדידים. פרויקטים רבים נתקעים בשלב מעבר זה מכיוון שאחריות טכנית, ארגונית ומשפטית אינה מתואמת.
אימוץ הבינה המלאכותית מציג אפוא תמונה מעורבת. עד שנת 2025, 26 אחוז מהחברות הגרמניות עם לפחות עשרה עובדים השתמשו בטכנולוגיית בינה מלאכותית אחת לפחות. עבור חברות גדולות עם 250 עובדים או יותר, נתון זה עמד על 57 אחוז, עבור חברות עם 50 עד 249 עובדים הוא עמד על 36 אחוז, ועבור חברות קטנות עם 10 עד 49 עובדים הוא עמד על 23 אחוז. גרמניה הייתה אפוא מעל הממוצע באיחוד האירופי, העומד על כ-20 אחוז, אך נמוכה משמעותית מהמובילות האירופיות. דנמרק הגיעה ל-42 אחוז, פינלנד 38 אחוז, ושוודיה ובלגיה 35 אחוז כל אחת.
התמונה פחות ורודה עבור עסקים בינוניים משום שהיא כוללת גם חברות קטנות מאוד. על פי נתוני KfW, 20 אחוז מהחברות הבינוניות משתמשות בבינה מלאכותית. רובן הן יישומים נגישים בקלות כמו עיבוד שפה טבעית או זיהוי טקסט. רק שלושה אחוזים משתמשים בניתוח נתונים מתוחכם יותר, ורק אחוז אחד משתמש בבינה מלאכותית לתנועות מכונות אוטונומיות. לכן, יישומים הרלוונטיים במיוחד לפריון תעשייתי עדיין נדירים.
יתר על כן, קצב הדיגיטציה מאט. רק 30 אחוז מהחברות הבינוניות השלימו פרויקטים של דיגיטציה במהלך התקופה הנסקרת. ההוצאות המקבילות ירדו ל-23.8 מיליארד אירו בשנת 2024, ירידה של 8.1 מיליארד אירו בהשוואה לשנה הקודמת. זהו גורם משמעותי מבחינה כלכלית מכיוון שלא ניתן להרחיב את הבינה המלאכותית על בסיס דיגיטלי חלש. חברות זקוקות לנתוני אב נקיים, מכונות מחוברות לרשת, תשתיות ענן או קצה מודרניות וזרימות עבודה דיגיטליות. אלו שמזניחים את התנאים המוקדמים הללו אולי יוכלו להדגים בינה מלאכותית, אך בקושי יוכלו להפעיל אותה בצורה פרודוקטיבית.
עסקים קטנים ובינוניים צריכים תשואות, לא מופעים טכנולוגיים
הדיון הפוליטי מתמקד לעתים קרובות במודלים בקנה מידה גדול, מחשבי-על והשקעות של מיליארדי דולרים. עם זאת, עבור חברה תעשייתית בינונית טיפוסית, שאלות אחרות חשובות: האם אפליקציה מפחיתה גרוטאות וזמן השבתה? האם היא מקצרת את מחזורי הפיתוח? האם היא מקלה על הנטל על עובדים מיומנים נדירים? האם היא משפרת את אמינות האספקה, את יעילות האנרגיה או את התחזוקה? האם ניתן לשלב אותה בצורה מאובטחת במכונות ובמערכות ERP קיימות? האם נתונים וידע תהליכים יישארו ניתנים לשליטה? ללא תשובות ברורות, בינה מלאכותית נתפסת כגורם מוסיף מורכבות, ולא ככלי פרודוקטיביות.
לכן, אסטרטגיית הבינה המלאכותית של גרמניה צריכה להתמקד פחות בפרויקטים בודדים מרהיבים ויותר בפתרונות ספציפיים לתעשייה, הניתנים לחזרה. יצרן מכונות בגודל בינוני אינו זקוק למודל כללי לכל משימה אפשרית. הוא זקוק למערכות אמינות לתיעוד טכני, הכנת הצעות מחיר, אבחון תקלות, תכנון, תכנון ייצור ותחזוקה מרחוק. חברת לוגיסטיקה נהנית מתכנון מסלולים משופר, חיזוי מלאי, זיהוי נזקים חזותי וניהול כוח אדם דינמי. ספק רכב יכול להשתמש בבינה מלאכותית לבקרת איכות, זרימת חומרים, סימולציה ותחזוקה חזויה.
ההשפעה הכלכלית נובעת מאלפי יישומים כאלה. הם לא רק מגבירים את היעילות של חברות בודדות, אלא גם יכולים למתן את המחסור הדמוגרפי בכוח אדם. חשוב לציין, בינה מלאכותית משלימה עובדים קיימים, הופכת ידע תהליכי לזמין ומפחיתה משימות שגרתיות. אסטרטגיה המתמקדת אך ורק בהחלפת עבודה תיצור התנגדות ותגרום לאובדן ידע חווייתי יקר ערך. לכן, יישום מוצלח דורש תכנון טכנולוגי, הכשרה ופיתוח ארגוני יחד.
השותפות עם Nvidia היא גם הזדמנות וגם תלות
שיתוף הפעולה המתוכנן בין ממשלת גרמניה, אנבידיה ושותפים תעשייתיים גרמנים מתמקד בשני תחומים מרכזיים: פיתוח מודלים של בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים עבור יישומים תעשייתיים והקמת יסודות לבינה מלאכותית פיזית, במיוחד עבור אימון רובוטים וכלי רכב אוטונומיים. מתוכננות השקעות של מאות מיליוני יורו, בעיקר עבור קיבולת מחשוב ואימון מודלים. בנוסף לשבבים, אנבידיה תתרום גם כוח אדם הנדסי מיוחד. בין החברות המשתתפות נמנות סימנס, אאודי ו-Black Forest Labs.
גישה זו סבירה באופן עקרוני. גרמניה יכולה להשתמש במסד הנתונים התעשייתי שלה רק אם יהיו זמינים כוח מחשוב, כלי תוכנה ומומחיות מספקים. שיתוף פעולה יכול לקצר את זמני הפיתוח, להקל על הגישה לתשתיות מודרניות ולאחד חברות שיהיו קטנות מדי או איטיות מדי בפני עצמן. זה יכול גם לשלוח איתות לכך שבינה מלאכותית תעשייתית מטופלת לא כתחום מחקר נישתי, אלא כעדיפות במדיניות כלכלית.
במקביל, מתעוררת סתירה אסטרטגית. גרמניה רוצה לחזק את ריבונותה הדיגיטלית, אך לשם כך היא מסתמכת על טכנולוגיה של חברה אמריקאית השולטת בשוק מאיצי הבינה המלאכותית. בסביבה זו, ריבונות אינה יכולה להיות אוטרקיות מוחלטת. בעתיד הנראה לעין, גרמניה לא תייצר בעצמה את כל השבבים הרלוונטיים ולא תשלוט בכל מחסנית הענן והתוכנה. גישה ריאליסטית יותר היא ריבונות מדורגת: חברות חייבות להיות מסוגלות להחליף ספקים, להשתמש בממשקים פתוחים, לשלוט בנתונים רגישים, לפתח מודלים באופן עצמאי ולהפעיל מערכות קריטיות גם בתנאים גיאופוליטיים או מסחריים משתנים.
לכן, שותפות עם Nvidia מועילה אם היא בונה יכולות ומעודדת תחרות. זה יהיה בעייתי אם כספי ציבור יסבסדו בעיקר את המכירות של ספק יחיד וייצרו תלות מתמשכת בחומרה ותוכנה קנייניות. לכן, תנאי המימון צריכים להבטיח יכולת פעולה הדדית, סטנדרטים פתוחים, מדדי ביצועים שקופים וגישה לעסקים קטנים ובינוניים (SMEs). חשובה לא פחות ארכיטקטורה שאינה שוללת יצרני שבבים אירופאים, חברות ענן, מוסדות מחקר ופרויקטים בקוד פתוח.
🎯🎯🎯 מרכז תעשייה B2B מונחה נתונים כפתרון כמעט פנימי
הפתרון הכמעט-פנים-ארגוני: כיצד Xpert.Digital סוגרת פערים תפעוליים בשיווק ומכירות B2B – עסק חכם מונחה תוכן - תמונה: Xpert.Digital
Xpert.Digital הוא מרכז תעשייתי B2B מונחה נתונים בראשות Konrad Wolfenstein . החברה משמשת כפתרון חיצוני, מעין פנימי, עבור שותפים תעשייתיים, וסוגרת פערים תפעוליים בשיווק, תוכן ומכירות - מבלי לדרוש משאבים נוספים מצד הלקוח.
מידע נוסף כאן:
גרמניה מפגרת מאחור מבחינה דיגיטלית: מה צריך לעשות עכשיו
מודלים תעשייתיים פתוחים יכולים להפוך ריבונות למעשית
פרויקט מודלי קרן הקוד הפתוח הריבוני, או בקיצור Soofi, שואף לפתח מודלים פתוחים של בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים, שניתן לאמן, להפעיל ולשלוט בהם בגרמניה. הפרויקט מחבר מוסדות מחקר, אוניברסיטאות וחברות בינה מלאכותית ומנצל את ענן הבינה המלאכותית התעשייתית של דויטשה טלקום. שלב המימון הראשון נתמך ב-20 מיליון אירו.
הגישה הפתוחה רלוונטית אסטרטגית משום שלמשתמשים תעשייתיים יש דרישות שונות מאשר למשתמשים פרטיים של צ'אטבוטים נגישים בחינם. הם זקוקים למודלים שקופים, זרימת נתונים ניתנת לשליטה, תחזוקה לטווח ארוך ויכולת הסתגלות לטרמינולוגיה, סטנדרטים ותהליכים מיוחדים. עם זאת, משקלי מודל פתוחים לבדם אינם פותרים בעיות אלו. נתוני הדרכה איכותיים, רישיונות שקופים, כלים רבי עוצמה, ביקורות אבטחה, מימון מתמשך וקהילת מפתחים פעילה הם חיוניים.
הצלחה כלכלית תלויה גם בשאלה האם פרויקט מחקר מוליד מערכת אקולוגית חזקה. למודל יש ערך כלכלי רק כאשר חברות משתמשות בו באופן פרודוקטיבי, ספקי שירותים מפתחים יישומים ועובדים מיומנים יכולים לעבוד איתו. בעבר, גרמניה מימנה לעתים קרובות דגמי הדגמה וקונסורציומים של מחקר מבלי לייצר מוצרים ניתנים להרחבה בני קיימא. לכן, אין למדוד את Soofi בעיקר לפי מספר המודלים שפורסמו. חשובים יותר הם שימוש תעשייתי, רווחי פרודוקטיביות מדידים, מספר המפתחים הפעילים, שילוב בתוכנות ארגוניות, יכולת ייצוא והפחתת תלות חד-צדדית.
ההון מחליט אילו חידושים יתממשו
בעיית המימון של גרמניה אינה מתחילה בהקמת חברות, אלא לעתים קרובות בצמיחתן. מומחיות מדעית, תוכניות ממשלתיות ומימון בשלבים מוקדמים זמינים. עם זאת, כאשר חברה זקוקה לכמה מאות מיליוני יורו כדי לבנות קיבולת מחשוב, להתרחב בינלאומית או לייצר חומרה תעשייתית בייצור המוני, שוק ההון המקומי הופך במהירות ללא מספק. בנקודה זו, משקיעים זרים לוקחים על עצמם חלק גדול מהמימון, או שחברות מצליחות מעבירות את פעילותן לארצות הברית.
שוק הון הסיכון הגרמני מראה התקדמות. בשנת 2025 הושקעו כ-7.2 מיליארד אירו בסטארט-אפים גרמניים. מתוכם, כ-2.9 מיליארד אירו הלכו לחברות בינה מלאכותית, כשתי חמישיות מהנפח הכולל ושיא של גרמניה. אף על פי כן, נפח הון הסיכון הגרמני הכולל, הנמדד כאחוז מהתפוקה הכלכלית, היה מעט נמוך מהממוצע באיחוד האירופי שעומד על 0.18 אחוזים, ועומד על 0.16 אחוזים. במיוחד בהשוואה לארצות הברית, היקף זה נותר קטן.
הבעיה אינה רק כמות ההון, אלא גם המבנה שלו. חברות בינה מלאכותית, רובוטיקה, מוליכים למחצה וחברות טכנולוגיה עמוקה תעשייתיות דורשות מחזורי פיתוח ארוכים, השקעות ראשוניות גבוהות ומשקיעים בעלי מומחיות טכנית. המערכת הפיננסית האירופית הממוקדת בבנקים פחות מתאימה להשקעות בלתי מוחשיות, לא ודאיות וארוכות טווח. הבנק המרכזי האירופי מציין כי שווקי הון סיכון ואשראי פרטיים באירופה רדודים מדי מכדי לממן כראוי את היקף הזדמנות הבינה המלאכותית.
לכן, מדיניות יעילה חייבת לגייס הון צמיחה פרטי, ולא להחליפו בהון ציבורי. קרנות פנסיה, חברות ביטוח, משרדי משפחה ומשקיעים תעשייתיים יוכלו להשתתף יותר בקרנות צמיחה אירופיות, בתנאי שתקנות, שיתוף סיכונים ותמריצים יתוכננו כראוי. אין להשתמש בכספי ציבור כדי ליישב הפסדים באופן כללי. עם זאת, הם יכולים לבנות סיכונים באמצעות השקעות עוגן, ערבויות וקרנות משותפות באופן שגורמים פרטיים ישקיעו. חשוב לציין, יש להקצות הון על סמך איכות טכנית והזדמנויות שוק, ולא על סמך נראות פוליטית.
רגולציה אינה האויב, אך יישומה עלול לחנוק חדשנות
הניגוד בין חדשנות אמריקאית לרגולציה אירופאית לרוב פשטני מדי. כללים אמינים יכולים לבנות אמון, להגן על השקעות ולהגביל סיכונים. במיוחד בתעשייה, רפואה, ניידות ותשתיות קריטיות, בטיחות, אחריות והגנה על נתונים אינם דאגות משניות. מערכת המלצות לקויה היא מעצבנת; מערכת בקרה לקויה למכונות או כלי רכב עלולה לסכן אנשים ולגרום נזק משמעותי.
הבעיה מתעוררת כאשר הכללים אינם ברורים, סותרים או קשים לניהול מבחינה אדמיניסטרטיבית. תאגידים גדולים יכולים לבנות מחלקות משפטיות, הגנת מידע ותאימות ייעודיות. עסקים קטנים וסטארט-אפים מתמודדים עם אותן אי-ודאויות עם פחות כוח אדם משמעותית. כתוצאה מכך, רגולציה יכולה לחזק, באופן לא מכוון, את מעמדם של ספקים מבוססים בשוק. לא קיומם של כללים, אלא העלויות הקבועות הגבוהות של תאימות רגולטורית, הופכות למחסום כניסה.
לכן, גרמניה זקוקה למבני אישור וייעוץ מהירים ומיומנים יותר. חברות צריכות להיות מסוגלות לקבל מידע מחייב בשלב מוקדם לגבי הדרישות החלות על מקרה שימוש ספציפי. נהלי בדיקה סטנדרטיים, סביבות בדיקה רגולטוריות והסמכות מוכרות הדדית יכולים להפחית זמן ועלויות. חשובה לא פחות היא הדיגיטציה של המנהל הציבורי. נראה סותר לעודד חברות להשקיע בבינה מלאכותית בעוד שתהליכים ממשלתיים ממשיכים להתאפיין בניירת, הפסקות בתקשורת והזנת נתונים מרובים.
אנרגיה וכוח מחשוב הם חלק ממדיניות תעשייתית
מודלים וסימולציות של בינה מלאכותית דורשים כוח מחשוב משמעותי. לכן, עבור גרמניה, לא רק מספר מרכזי הנתונים יהיה קריטי, אלא גם עלויותיהם, חיבורי הרשת, אספקת האנרגיה וההיתכנות שלהם. מחירי חשמל גבוהים, תהליכי חיבור ארוכים לרשת ובעיות היתר מקומיות עלולים להפריע להשקעות דיגיטליות, וכך גם מחסור בהון. תשתית מחשוב אינה ענן מופשט; היא מורכבת מבניינים, שבבים, מערכות קירור, קווי חשמל, שנאים וכוח אדם מיומן.
אסטרטגיית מדיניות תעשייתית חייבת לשלב מרכזי נתונים עם מדיניות אנרגיה, רשת חשמל וחום. יש להקים מיקומים שבהם ניתן לשלב ביעילות ייצור אנרגיה מתחדשת, רשתות בעלות ביצועים גבוהים, חום פסולת שמיש וחיבורי נתונים. ניהול עומסים גמיש יכול לסייע בהתאמה בין ביקוש החשמל לזמינות האנרגיה המתחדשת. ניצול חום פסולת הוא אטרקטיבי במיוחד מבחינה טכנית וכלכלית כאשר קיימות רשתות חימום מתאימות וצרכנים רציפים. עם זאת, הבטחות גורפות אינן מספיקות; כל פרויקט דורש תשתית ריאליסטית ומחקרי היתכנות כלכלית.
יחד עם זאת, אסור שכוח המחשוב יהפוך למטרה בפני עצמה. רכישת אלפי מאיצים אינה מייצרת באופן אוטומטי פרודוקטיביות. ללא איכות נתונים, כוח אדם מיומן, תוכנה ויישומים קונקרטיים, מתקנים יקרים נותרים בלתי מנוצלים. לכן, יש לקשר מימון ציבורי לשימוש, גישה ותוצאות מדידות. אוניברסיטאות, סטארט-אפים ועסקים קטנים ובינוניים זקוקים למודלים שקופים של גישה, בעוד שמשתמשים תעשייתיים זקוקים לקיבולת אמינה ולהבטחת הגנה על נתונים.
הכישרון קיים, אבל המערכת לא מנצלת אותו באופן עקבי
גרמניה מתגאה באוניברסיטאות טכניות חזקות, מוסדות מחקר ומערכות הכשרה מקצועית דו-כיווניות. רמת פעילות הפטנטים הגבוהה והאוטומציה התעשייתית לא היו אפשריות ללא בסיס זה. אף על פי כן, מגזרים רבים חווים מחסור במפתחי תוכנה, מהנדסי נתונים, מומחי חשמל ומומחים בתחום הרובוטיקה, מוליכים למחצה ותפעול בינה מלאכותית. שינוי דמוגרפי מגביר את התחרות על עובדים מוסמכים.
הפתרון אינו פשוט להכשיר יותר מדעני מחשב. בינה מלאכותית תעשייתית דורשת צוותים בין-תחומיים. מהנדסי מכונות צריכים להבין את מגבלות הנתונים והמודלים; מפתחי תוכנה זקוקים לידע בתהליכים; עובדים מיומנים חייבים להיות מסוגלים להפעיל, לנטר ולשפר מערכות. לכן, חינוך מתמשך הוא גורם ייצור אסטרטגי. יש להתאים אותו יותר לזרימות עבודה בעולם האמיתי ולא להתמקד רק ביסודות כלליים של בינה מלאכותית.
כישרון בינלאומי הוא גם קריטי. ויזות מהירות יותר, שירותים אדמיניסטרטיביים בשפה האנגלית, הכרה אמינה בתארים ומסלולי קריירה אטרקטיביים יכולים לשפר את מעמדה של גרמניה. במקביל, יש לתת לחוקרים וליזמים הזדמנויות טובות יותר לבנות חברות מתוך אוניברסיטאות. אסור שהעברת טכנולוגיה תיכשל עקב משא ומתן ממושך על פטנטים, אחזקות וזכויות שימוש.
גרמניה לא צריכה עותק של עמק הסיליקון
הדרישה להתקדמות מהירה יותר קשורה לעתים קרובות לרצון לאמץ שיטות עבודה אמריקאיות. זה יהיה קצר ראות מבחינה אסטרטגית. כוחה של גרמניה אינו טמון בהעתק תרבותי של עמק הסיליקון, אלא בשילוב של עומק תעשייתי, אמינות טכנית ומדרגיות דיגיטלית. מודל גרמני או אירופאי יכול לשלב סטנדרטים מחמירים יותר של בטיחות, שיתוף פעולה והגנה על נתונים עם חדשנות מהירה אם התהליכים בנויים בבירור ומאפשרים פעולה החלטית.
גרמניה צריכה להבחין בין שלוש רמות בהקשר זה. עצמאות מוחלטת אינה מציאותית עבור מודלים ושבבים בסיסיים של בינה מלאכותית; שותפויות ושרשראות אספקה מגוונות נחוצות כאן. עבור מודלים תעשייתיים, מערכות סימולציה ופלטפורמות ספציפיות לתעשייה, ישנן הזדמנויות מציאותיות להצעות מובילות בינלאומיות. כאשר מיושמים במפעלים, לוגיסטיקה, אנרגיה, ניידות ומנהלה, גרמניה יכולה לממש עלייה בפריון במהירות רבה.
התמקדות זו מונעת חלוקה סמלית של משאבים נדירים. לא כל מדינה זקוקה למודל אוניברסלי מתקדם משלה. עם זאת, גרמניה זקוקה למומחיות מקומית מספקת, כוח מחשוב וטכנולוגיה פתוחה כדי שתוכל לבחון, להתאים, ובמידת הצורך, להחליף מערכות זרות. לכן, ריבונות טכנולוגית אינה אוטרקית, אלא יכולת אסטרטגית.
המדד הכלכלי נקרא פריון
המבחן המכריע אינו מספר אסטרטגיות הבינה המלאכותית, מרכזי הנתונים או הכנסים, אלא התפתחות הפריון. התפוקה הכלכלית הריאלית של גרמניה צמחה ב-0.2 אחוז בלבד בשנת 2025. במגזר הייצור, הערך המוסף הגולמי המתואם למחיר ירד זו השנה השלישית ברציפות, ב-1.3 אחוז בשנת 2025. מגזרי הרכב וההנדסה המכנית, בפרט, התמודדו עם לחץ תחרותי עולמי מוגבר. על רקע זה, בינה מלאכותית תעשייתית אינה פרויקט יוקרה, אלא כלי פוטנציאלי לייצוב יצירת ערך והכנסה.
עם זאת, ההשפעה לא תתרחש באופן אוטומטי. חברות צריכות לעצב מחדש תהליכים, לחלק מחדש משימות ולהכשיר את עובדיהן. יישום בינה מלאכותית בזרימות עבודה קיימות ולא יעילות עלול רק להוביל לדיגיטציה של בזבוז. שיפורי פרודוקטיביות נוצרים כאשר טכנולוגיה משולבת עם שינוי ארגוני. זה כולל אחריות ברורה יותר, נתונים טובים יותר, קבלת החלטות מהירה יותר ונכונות לבטל תהליכים שכבר אינם משרתים מטרה.
לכן, הבנק הגרמני לפיתוח (KfW) צודק בקובעו שגרמניה אינה צריכה להפוך לאלופת העולם בפיתוח המודלים הגדולים ביותר בטווח הקצר, אלא למדינת היישום המובילה של בינה מלאכותית בתעשייה ובעסקים קטנים ובינוניים. נקודת מבט זו משכנעת יותר מבחינה כלכלית מאשר מרוץ סמלי גרידא על גודל המודל. עם זאת, אסור שהיא תשמש כתירוץ לוותר על מחקר מקומי, מודלים פתוחים ותשתיות. מדינה מוכוונת יישום גרידא תהיה תלויה במחירים, בתקנות ובהחלטות המוצר של ספקי פלטפורמות זרים.
מה שחשוב עכשיו במדיניות כלכלית
גרמניה זקוקה לסדר יום יישום עם מספר סדרי עדיפויות ניתנים לאימות. ראשית, יש לשפר את התשתית הדיגיטלית בעסקים קטנים ובינוניים (SMEs). תוכניות מימון צריכות לתמוך במשותף בהשקעות באיכות נתונים, ממשקים, מערכות ענן וקצה, אבטחת סייבר והכשרה נוספת. שנית, יש צורך בפלטפורמות בינה מלאכותית ספציפיות לתעשייה, שיאפשרו לחברות להשתמש במודלים, חדרי נתונים וסביבות בדיקה מבלי שיהיה צורך לבנות כל רכיב טכני בעצמן.
שלישית, הממשלה צריכה לפעול כלקוח ראשון ותובעני. רכש ציבורי יכול לספק לחברות צעירות המלצות והזדמנויות להתרחבות אם התהליכים יהפכו למהירים יותר וידידותיים יותר לחדשנות. רביעית, יש להרחיב את מימון הצמיחה ואת שווקי היציאה כדי שחברות טכנולוגיה מצליחות יוכלו להישאר ולהתרחב באירופה. חמישית, תשתית בינה מלאכותית קריטית זקוקה לממשקים פתוחים, ליכולת להחליף ספקים ולבקרת נתונים ברורה.
שישית, יש להרחיב משמעותית מעבדות בעולם האמיתי לרובוטיקה, מערכות אוטונומיות ובינה מלאכותית תעשייתית. חברות חייבות להיות מסוגלות לבחון טכנולוגיות בתנאים מבוקרים לפני שכל הבעיות הרגולטוריות ייפתרו באופן סופי. שביעית, יש להעריך כל השקעה ציבורית גדולה בבינה מלאכותית על סמך תוצאות קונקרטיות: משתמשים יצרניים, ניצול קיבולת, השקעות המשך פרטיות, הפחתת עלויות, מוצרים חדשים, יצוא וזמן הגעה לשוק.
עם זאת, החשוב ביותר הוא שינוי מוסדי. יש לאחד את האחריות, להפוך את המועדים למחייבים ולקבל החלטות שקופות. גרמניה לא חסרה מסמכי אסטרטגיה. מה שחסר לה הם ארגונים שלוקחים אחריות, שיכולים להפסיק פרויקטים אם הם לא עובדים, ויכולים לשכפל במהירות גישות מוצלחות.
הטיעון הנגדי: גרמניה לא איטית מדי משום שהיא חושבת יותר מדי
ביקורתו של הואנג מכילה תצפית תקפה, אך הסבר פשטני מדי. גרמניה לא נפגעה מבחינה טכנולוגית משום שמהנדסים, חברות או סוכנויות ממשלתיות הם מטבעם יסודיים יתר על המידה. יסודיות נותרה יתרון תחרותי ביישומים תעשייתיים רבים. המדינה מפגרת במקום שבו יסודיות הופכת לתירוץ לאחריות לא ברורה, חוסר סדר עדיפויות ותיאום אינסופי.
יהיה זה שגוי באותה מידה להתייחס לכל רגולציה כמכשול לחדשנות ולכל השקעה מהירה כקידמה. פריחת הבינה המלאכותית העולמית מכילה עודף, השקעות שגויות וסיכוני ריכוזיות גבוהים. החומרה מזדקנת במהירות, מודלים עסקיים לעיתים אינם ברורים, והיתרונות של בינה מלאכותית גנרטורים מוערכים יתר על המידה בתחומים מסוימים. לכן, גרמניה לא צריכה להוציא מיליארדים בעיוורון רק כדי להפגין נחישות.
התשובה הטובה יותר לשאלתו של הואנג היא: גרמניה חייבת לפעול מהר יותר, אך לא בפזיזות. עליה למנף את כוחה התעשייתי במקום לחקות אסטרטגיות פלטפורמה אמריקאיות. עליה להשתמש בטכנולוגיה זרה מבלי להפוך לתלויה לחלוטין בספקים בודדים. עליה לקדם מודלים פתוחים מבלי לבלבל בין פרויקטים של מחקר לשווקים מתפקדים. ועליה לעצב תקנות באופן כזה שביטחון לא יושג על חשבון קיפאון.
האזהרה חייבת להפוך להלם פרודוקטיבי
הביקורת החדה מצד מנכ"ל אנבידיה יכולה להיות מועילה אם היא לא תגלוש לרגשות פגועים או לאקטיביזם קדחתני. מצבה הטכנולוגי של גרמניה חמור יותר ממה שמרמזים ההבטחות, אך טוב יותר מהנרטיב של יום הדין. למדינה עדיין יש נכסים תעשייתיים, מדעיים והנדסיים בעלי ערך יוצא דופן. יחד עם זאת, חוזקות אלו עלולות לרדת בחשיבותן אם תוכנה, נתונים, שבבים, פלטפורמות והון צמיחה יתרכזו לצמיתות במקומות אחרים.
שיתוף הפעולה המתוכנן בתחום הבינה המלאכותית התעשייתית והפיזית יכול להיות צעד חשוב. עם זאת, הצלחתו אינה תלויה בבולטות של החברות המשתתפות או בכמות ההשקעות שהוכרזו. מה שחשוב הוא האם חברות בינוניות וגדולות יכולות לפתח יישומים יצרניים מהר יותר, האם ידע וערך מוסף נוצרים בגרמניה, והאם התלות בספקים בודדים נותרת ניתנת לניהול.
לכן, גרמניה אינה ניצבת בפני בחירה בין חשיבה לפעולה. עליה לחשוב טוב יותר, להחליט בצורה ברורה יותר וליישם מהר יותר. היתרון התעשייתי שלה עדיין קיים, אך הוא אינו נחלת קבע. בשלב של שינוי טכנולוגי מואץ, מדינה אינה מאבדת את מעמדה רק כאשר מפעליה נסגרים. היא מאבדת אותו ברגע שאחרים משתמשים באותן טכנולוגיות כדי ליצור מוצרים חדשים, חברות ועלייה בפריון מהר יותר.
לכן, אין להתייחס לעתור של הואנג לא כשיפוט אובייקטיבי ולא כפרובוקציה גרידא. זהו תיאור חד של בעיה כלכלית אמיתית: גרמניה מחזיקה בידע, הון, חברות וכישרון, אך משלבת את המשאבים הללו לאט מדי. אם הרפובליקה הפדרלית תקשר את הבסיס התעשייתי שלה עם בינה מלאכותית ניתנת להרחבה, תשתית מודרנית, הון צמיחה ומוסדות החלטיים, היא תוכל למלא תפקיד מוביל בגל הטכנולוגי הבא. אם, שוב, היא תכריז בעיקר על תוכניות, תחלק אחריות ותנהל סיכונים, פיגור יחסי יהפוך לירידה מבנית.
📈🚀 מנראות לאמון 👀🤝 הנתיב הניתן להרחבה שלך עם Xpert.Digital
מנראות לאמון: הנתיב הניתן להרחבה שלך עם Xpert.Digital - תמונה: Xpert.Digital
ב-B2B תעשייתי, קשרים עסקיים בני קיימא לעיתים רחוקות נוצרים בן לילה. הם מתפתחים צעד אחר צעד - באמצעות נראות, רלוונטיות מקצועית, נקודות מגע חוזרות ואמון גובר. מודל 4 השלבים של Xpert.Digital מטפל בדיוק בזה: הוא מציע נתיב מובנה שמתחיל בנקודת כניסה ניתנת לניהול ויכול להתפתח לשיתוף פעולה מעמיק יותר בפיתוח עסקי במידת הצורך.
במקום להסתמך על הבטחות שיווקיות קולניות, מודל זה שם את מערכת היחסים בחזית. חברות מתחילות עם מדדים מוגדרים בבירור וניתנים לחישוב בקלות, ולאחר מכן מחליטות, בהתבסס על ניסיונן האישי, עד כמה הן רוצות להרחיב את שיתוף הפעולה. גורם מפתח לתהליך בניית האמון הבלתי מופרע הזה: הפלטפורמה נמנעת לחלוטין ממודעות פרסום מעצבנות, כך שהמוקד העריכה נשאר אך ורק על המומחיות של החברות.
מידע נוסף כאן:
שותף השיווק והפיתוח העסקי הגלובלי שלך
☑️ שפת העסקים שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבות בשפת האם שלך!
Konrad Wolfenstein
אני והצוות שלי שמחים לעמוד לרשותכם כיועצים האישיים שלכם.
ניתן ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר כאן wolfenstein@xpert.digital:או פשוט להתקשר אליי למספר 49 7348 4088 965+. כתובת הדוא"ל שלי היא
אני מצפה בקוצר רוח לפרויקט המשותף שלנו.
